潤沢なデータから美味しい料理を作りたい

株式会社ファームノートに入る前

大学院では森林生態学を専攻し、十勝の札内川でダムの流量調節が河川植生におよぼす影響について研究していました。航空写真と地理情報システム（GIS）を用いて過去から現在への植生の変遷を調べたり、現地調査で収集したダム運用後の植生データの多変量解析を行っていました。学生時代にGISや多変量解析のスキルを身につけたのが現在の仕事に繋がっています。フィールド調査でよく訪れた十勝の会社で働くことに縁を感じています。

現在

Farmnote Colorの開発を行っており、加速度センサーや飼養データを用いて牛の行動解析・モデルの構築をしています。牛の行動解析には長い研究の歴史がありますが、クラウドでのデータ処理が身近になったことで研究開発がより盛んになってきたと感じます。

研究の場合は可能な限り環境条件を揃えてデータを収集し精度の良いモデルを作ることが目標となりますが、製品開発ではお客様ごとに異なる様々な環境でも問題が起きないモデルを作ることが重要です。また、電池容量による制限などもあり、単純に沢山のデータを集め、精度の高いモデルを求めていけば良いわけではありません。その違いがとても面白く、様々なハードルを乗り越えて頑健性の高いモデルを作るのが製品開発の醍醐味です。

株式会社ファームノートについて

前職までは本や書類の山に囲まれ、顔を合わせてミーティングするのが当たり前だったので、入社当時はリモートワーク、ペーパーレス、フリーアドレスという仕事環境の違いにかなり戸惑いました。毎日札幌オフィスに出社しているものの、Farmnote Colorの開発メンバーは帯広本社にいるため、SlackやGoogleハングアウトなどでコミュニケーションをとりつつ業務を進めています。リモートワークを続けていると休憩時間の雑談や顔を合わせて相談できることの価値をしみじみと感じますが、離れていることのデメリットもメンバーと共有し、どう克服していくか考えるのも仕事の一つと思っています。

今後どういうことをしていきたいか

統計解析は料理のようなものです。美味しい料理をつくるには良い食材（データ）と調理技術（統計スキル）の両方が必要です。農業の周辺には継続的に収集されつつも活用されずに眠っているデータが沢山あります。また、今この瞬間もFarmnote Colorが収集したデータがクラウドへアップロードされています。これらの潤沢なデータを十二分に料理できるスキルを身につけ、お客様にもっと美味しい料理をお届けするのが目標です。